本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/02/kent-beck-ai-era-code-review-end-and-rebirth

大家好，我是Tony Bai。

“以前是‘嘿，能在合并前帮我看一眼吗？’……现在是‘我在海滩上和一个神灯精灵结对编程’。”

极限编程 (XP) 和测试驱动开发 (TDD) 的奠基人 Kent Beck，最近发表了一篇题为《Party of One for Code Review!》（代码审查的一人派对！）的博客。

这是一个略带伤感，却又无比清醒的时刻。曾经，代码审查是软件工程中最具社交属性的活动之一，是团队知识共享的纽带。但在 AI 能够以百倍于人类的速度生成代码的今天，那个属于人类互相 Review 的黄金时代，似乎正在走向终结。

取而代之的，是一场孤独的、高效的、由人类与 AI 共舞的“一人派对”。在这场派对中，代码审查并未消失，而是迎来了一场深刻的重生。

终结 —— 崩溃的“社交契约”

在过去的几十年里，代码审查建立在一个默认的“社交契约”之上：我们是平等的队友，我们以相似的速度工作，我们有义务互相检查。

然而，生成式 AI 的介入，彻底打破了这个平衡，导致了旧式 Code Review 的终结。

速度的失衡

Kent Beck 指出，当 AI 这个“神灯精灵”成为你的结对伙伴时，生产代码不再是瓶颈。你可以还没到午饭时间，就生成并探索了三种不同的实现方案。这种速度是任何人类同事都无法匹配的。

上下文的断裂

当你的同事还在为自己的任务焦头烂额时，你已经用 AI 生成了海量的代码。要求他们在一个下午读懂你和 AI 交互了数小时产生的逻辑，不仅是不公平的，甚至是不可行的。

于是，我们被迫进入了“一人派对”模式。你是唯一的作者，也是唯一的审查者。 传统的、依赖同步协作的审查模式，在 AI 的洪流面前显得苍白无力。

重生 —— 代码审查的新使命

如果不再依赖同事来找 Bug，代码审查还有存在的必要吗？Kent Beck 认为，它不仅有必要，而且比以往任何时候都重要。

代码审查正在重生，它的关注点从“纠错”转移到了两个更高维度的使命上：

健全性检查 (Sanity Check)：对抗“幻觉”

AI 是自信的，它生成的代码往往看起来完美无缺。新时代的审查，首先是一场“图灵测试”般的博弈。
你需要时刻保持警惕：“这看起来是对的，但它真的在做我要求它做的事吗？” Review 的本质，变成了确认 AI 是否忠实执行了人类的意图，而非纠结于语法细节。

对抗“结构性漂移” (Structural Drift)：守护架构的灵魂

这是 Kent Beck 最深刻的洞见。他担忧的不是 Bug，而是代码库的可操作性。

“如果结构变得过于纠缠，耦合变得太紧，精灵（AI）就会开始犯错。”

当大量代码被快速生成时，代码库很容易陷入混乱的熵增，这种现象被称为“结构性漂移”。一旦代码结构腐化，AI 对上下文的理解能力就会断崖式下跌，最终导致开发效率的崩盘。

因此，重生的代码审查，其核心使命是守护架构的健康。我们要确保代码库始终保持在一个“既让人类可读，又让 AI 可理解”的状态。

新工具 —— 用魔法打败魔法

在“一人派对”中，既然没有了人类队友，我们就需要新的盟友。Kent Beck 提到，他正在尝试使用像 CodeRabbit 这样的 AI 代码审查工具。

但他并不是想找一个“自动通过器”，而是将 AI 视为一个“不知疲倦的检查员”：

• 自动摘要与可视化：当 AI 生成了大量变更时，让另一个 AI 来总结这些变更，生成架构图，帮助人类快速找回上下文。
• 模式守护者：通过训练 AI 学习代码库的既有模式，让它来标记那些偏离了设计规范的“漂移”。

这就是新时代的讽刺与美妙：我们正在用 AI 来审查 AI，以确保人类依然掌握着系统的控制权。

孤独的领航员

文章的字里行间，流露出一种作为“老派黑客”的孤独感。Kent Beck 怀念那些与人激烈讨论、在白板前碰撞思维火花的日子。

“我现在独自工作，生成代码飞快……但这不那么令人满足。”

在 AI 时代，工程师的角色正在发生质变。我们从一群围着篝火（代码）取暖的部落成员，变成了独自驾驶飞船穿梭星际的领航员。AI 是我们强大的副驾驶，但方向盘，始终在且必须在人类手中。

小结

“一人派对”并不意味着彻底的孤独，它意味着更高的责任。

代码审查并没有死，它只是褪去了社交的外衣，重生为一种更纯粹、更严谨的工程纪律。在这场派对中，我们虽然独自起舞，但我们的舞步（代码结构）必须足够清晰、优雅，才能让那位强大的 AI 舞伴，始终跟随我们的节奏，而不至于踩到我们的脚。

资料链接：https://tidyfirst.substack.com/p/party-of-one-for-code-review

你的“派对”体验

Kent Beck 的“一人派对”，或许是每位 AI 时代开发者的必经之路。在你的工作中，是否也体验过这种“生成代码飞快，但无人Review”的孤独与不安？你是如何保证这些 AI 代码的质量和架构健康的？

欢迎在评论区分享你的故事或困惑，让我们在这场孤独的派对中找到彼此。

如果这篇文章触动了你，别忘了点个【赞】和【在看】，并分享给那些同样在 AI 浪潮中思考未来的朋友！

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/01/ai-is-the-fastest-way-to-forget-how-to-code

大家好，我是Tony Bai。

在 Copilot、Cursor、Claude Code等普及的这两年，编程似乎变得前所未有的轻松。

Tab 键一按，十行代码倾泻而出；回车一敲，整个函数自动补全；一个Prompt发出，一个项目的框架代码便完成了。那种多巴胺分泌的快感是真实的，效率提升的数据也是真实的。我们仿佛一夜之间都变成了“十倍工程师”。

但在这种虚幻的快感背后，一种隐秘的焦虑正在资深开发者群体中蔓延：离开 AI 提示词，你还能流畅地写出一个复杂的递归，或者手撸一个带有完整错误处理的 HTTP Client 吗？

最近，我在技术社区看到一段发人深省的论述，它像一盆冷水，浇在了在这个狂热的 AI 时代：

“AI is the fastest way to forget how to code and how to think.”
（AI 是让你忘掉如何编程、忘掉如何思考的最快方式。）

这句话听起来很刺耳，但很真实。

如果我们习惯了让 AI 替我们思考，我们的大脑正在经历一场无声的“认知肌肉萎缩”。在 AI 时代，写下每一行代码依然重要。这不是一种复古的情怀，而是关乎我们职业生存的“认知保留”。

警惕“GPS 效应”：你是在驾驶，还是在被运送？

心理学中有一个著名的“GPS 效应”：习惯了使用导航的人，海马体（负责空间记忆的脑区）活跃度会降低，久而久之，他们会逐渐丧失方向感，甚至在自家小区门口也会迷路。

编程也是一样。

学习和成长的本质，发生在“挣扎”的过程中。

当你为了设计一个类结构而绞尽脑汁，当你为了修复一个“竞态条件”而彻夜排查，你的大脑正在构建复杂的神经连接，正在建立对系统的“心智模型”。

如果你跳过了这个“挣扎”的过程，直接向 AI 索要答案：

• AI 变成了“代笔者（Author）”：它替你构建了心智模型。
• 你变成了“消费者（Consumer）”：你只负责 Copy & Paste。

结果是：代码虽然跑通了，但你对系统组件之间的连接、潜在的边缘情况（Edge Cases）一无所知。你不再是代码的“作者”，你只是代码的“搬运工”。

一旦 AI 遇到它没见过的深水区，或者系统出现了一个隐蔽的 Bug，你会发现自己束手无策——因为你从未真正拥有过这段代码。

重构契约：把 AI 当做“磨刀石”，而非“枪手”

那么，我们要因噎废食，扔掉 AI 吗？当然不。

关键在于重构你与 AI 的协作契约。

核心原则只有一条：

Use AI as a Reviewer, a Rubber Duck, a Teacher. Not as an Author.
（把它当作审查者、橡胶鸭、导师。绝不要把它当作代笔者。）

如果 AI 在替你思考，你在退步；如果 AI 在逼迫你思考得更深，你在进步。

以下是基于这个原则的 4 个深度思考工作流：

1. 解释意图，而非索要实现

不要直接丢一句“帮我写个鉴权中间件”。

试着这样做： 你自己写出核心逻辑，然后对 AI 说：

“这是我写的鉴权逻辑。请解释我为什么在这里使用了 Context 传递用户信息？这种写法符合 Go 语言的惯用范式吗？有没有更好的风格？”

收益： 强迫自己理清思路，利用 AI 验证你的设计直觉。

2. 索要权衡(trade off)，而非标准答案

不要问“在这个场景下我该用 Redis 还是 Memcached？”

试着这样做：

“我倾向于使用 Redis，因为我们需要持久化。但在这个高并发场景下，使用 Redis 会带来哪些潜在的性能瓶颈或运维风险？请列出 Trade-offs。”

收益： AI 不再是给你喂饭，而是在陪你进行架构评审（Architecture Review）。

3. 寻找盲区，挑战假设

当你写完一段代码，觉得完美无缺时，把它扔给 AI：

“这段代码在什么极端输入下会崩溃（Edge Cases）？我是否遗漏了某些并发安全问题？请像一个最挑剔的 Tech Lead 一样 Review 它。”

收益： 利用 AI 广博的知识库，填补你的认知盲区。

4. 生成测试，而非生产代码

这是一个最高阶的玩法。你自己写业务代码，让 AI 写测试用例。

“这是我实现的订单状态机。请为它编写一套覆盖率 100% 的单元测试，特别是针对状态回滚的异常场景。”

收益： 如果 AI 生成的测试跑通了，说明你的逻辑是自洽的；如果跑不通，或者 AI 根本理解不了你的代码，说明你没想清楚。

小结：不要温和地走进那个良夜

在 AI 时代，能够熟练调用 API 生成代码的人多如牛毛。

但能够独立构建复杂系统心智模型，并能驾驭 AI 进行深度架构推演的人，将变得极度稀缺。

Writing code matters.

写代码的过程，强迫你思考，强迫你大脑建立连接，强迫你理解系统是如何像齿轮一样咬合的。

请继续亲自写下那些核心的、关键的代码。

把 AI 当作你的磨刀石，让你的思维在与它的碰撞中变得更加锋利，而不是让它锈蚀你的大脑。

深度实战：构建“以人为本”的 AI 工作流

道理大家都懂，但在高压的项目交付期，我们很容易滑向“让 AI 全自动生成”的舒适区。

如何建立一套强制性的工作流，既利用 AI 的效率，又保留人类的深度思考？

• 如何在 Spec 文档中通过“伪代码”保留思考过程？
• 如何配置 Claude Code，让它默认扮演 Reviewer 而不是 Coder？
• 如何利用 SDD (Spec-Driven Development) 迫使自己在 Coding 前先进行完整的思维推演？

如果你想掌握这套“不降智、反内卷”的高阶开发心法，欢迎关注我的极客时间专栏《AI原生开发工作流实战》。

在这个专栏里，我不教你如何偷懒，我教你如何进化。我们将一起探索，如何在 AI 的加持下，成为更强大的Software Engineer，而不是更快的Typist。

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